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XuetangX

空间分析

WHU - Otto Beisheim School of Management via XuetangX

Overview

    空间分析(spatial analyis)是分析空间数据、挖掘空间信息、统计空间规律、解决空间问题所涉及的基本理论、方法与技术的总称,是地理信息系统(geographic information systems, GIS)的核心和灵魂,是GIS区别于一般的信息系统、计算机辅助设计或者电子地图系统的主要标志之一。 空间分析已广泛应用于地理学、地质学、环境学、生态学、社会学、管理学、气象学以及公共卫生等领域。

    武汉大学地理信息类专业在国内较早地开设了空间分析的相关课程,强调理论、前沿、实践并重,重视对学生学习兴趣的引导和动手能力的培养。在武汉大学“双一流”学科建设的推动下,本课程结合多年的教学和科研体会,在重视与大学数学基础课程、GIS其他专业课程衔接的基础上,遵循从理论基础到实际应用的主线,强调不同方法之间相互关联的逻辑关系,以全新视角重新构建了空间分析的知识体系。

    本课程力求深入浅出地为地理信息科学专业及相关专业本科生、研究生和科研工作者提供空间分析的思路、方法和应用途径。为了使学生能够应用所学的方法和技术解决实际问题,本课程精心挑选了16个典型案例,为创造性地应用所学知识提供范例,紧密结合空间分析的新理论、新方法和新技术,以期为学生了解和掌握更多地理信息科学前沿知识以解决实际社会问题提供参考。


Syllabus

  • 第一章 概论
    • 1.1 空间规律发现的基本原理
    • 1.2 空间分析及推理的验证机制
  • 第二章 相似关系
    • 2.1 相关系数
    • 2.2 聚类
    • 2.3 主成分分析
    • 2.4 决策树
  • 第三章 空间依赖
    • 3.1 空间权重
    • 3.2 空间自相关统计量
  • 第四章 距离关系
    • 4.1 缓冲区分析
    • 4.2 泰森多边形分析
    • 4.3 网络分析
    • 4.4 可达性分析1
    • 4.5 可达性分析2
  • 第五章 空间格局
    • 5.1 点格局
    • 5.2 空间句法1
    • 5.3 空间句法2
    • 5.4 空间插值1
    • 5.5 空间插值2
  • 第六章 关联关系
    • 6.1 线性回归
    • 6.2 最大似然估计
    • 6.3 共线性
    • 6.4 岭回归与主成分回归
    • 6.5 内生性问题
    • 6.6 倾向得分匹配
    • 6.7 双重差分模型
    • 6.8 空间回归
    • 6.9 地理加权回归
    • 6.10 非线性-随机森林算法
    • 6.11 非线性-GBDT算法
  • 第七章 空间过程
    • 7.1 隐马尔可夫1
    • 7.2 隐马尔可夫2
    • 7.3 隐马尔可夫3
    • 7.4 元胞自动机1
    • 7.5 元胞自动机2
  • 第八章 交互关系
    • 8.1 社会网络分析1
    • 8.2 社会网络分析2
    • 8.3 社会网络分析3
  • 第九章 文本分析
    • 9.1 文本分析1
    • 9.2 文本分析2
  • 结课考试

    Taught by

    Su Shiliang

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